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第5章 药理学实验数据的统计分析

一、药理实验指标的分类

药理实验中所观察或测量的实验数据,按实验指标的性质可分为三大类,即:质反应资料、量反应资料及时反应资料。

1.质反应资料

又称为“计数资料”或“属性资料”。其特点是每一观察对象只有质的差别,可在总例数中枚举计数,并分别归属于某一档次。如死亡与存活,惊厥与不惊厥,扭体与不扭体,有效与无效等。通常以发生率(P),总例数(n)为主要参数,P=r/n,r为实际频数。P可用小数表示,也可用%表示,例数少时也可用分数表示。

2.量反应资料

又称为“计量资料”或“定量资料”。其特点是每一观察对象可得一个定量的数据。如血压、血细胞数、心率、电刺激、血糖等。计量资料的内含信息比计数资料丰富,是药效统计分析中最常用的资料类型。

量反应资料的数据多有度量衡单位,但变化率、抑制率等则用%表示,不可误认为发生率作为定性的质反应资料处理。

3.时反应资料

时反应资料又称时间型量反应资料,其特点是每观察对象可得一个时间数据,但数据往往不符合正态分布。如凝血时间、药效持续时间等。时反应资料不宜用均数及标准差作常规的统计分析。目前多采用非参数统计分析或调和均数法统计分析。

二、有效数字及其运算规则

有效数字指实际能测到的数字。其位数由仪器准确度来决定。有效数字的多少反映了数据的相对误差。如56.80的误差是±0.01,故相对误差是1/5680,而56.8的误差是±0.1,相对误差是1/568。在有效数字中,只有最后一位数是不确定的,称为“估计数字”,前面的测得数字是可靠的,称为“确切数字”。数据前的零不是有效数字,数据后的零反而是有效数字。如0.0050中,前面3个“0”不是有效数字,后面一个“0”是有效数字。有效数字的修改规则采用“四舍六入五成双”规则,当测量值中修约得那个数字等于或小于4时,该数字舍去;等于或大于6时进位;等于5时分两种情况修约,5后面无数据或是0时,如进位后末位数为偶数则进位,否则舍去。5后面有数时,进位。修约数字时,只允许对原测量值一次修约到所需的位数,不能分次修约。举侧:0.18574→0.1857;0.26146→0.2615;8.1150→8.12;20.85→20.8;45.5→46;4.0451→4.05。数据加减运算时,得数的小数位数应取实测值中最小的小数位数,因小数点后位数最少的数据的绝对误差最大。如1.83+0.6=2.43,取2.4。数据乘除运算时,得数的有效位数应取实测值中最小的有效位数,因有效数字位数最少的数据的相对误差最大。例0.0312×18.56×2.5023=1.45。数据的中间运算时,应多取1~3位有效数字,如300×(1.5846-13.221)=78.75,若一律取3位有效数字,则300×(1.58-1.32)=78.0。报告均数及标准差时,应将标准差定2~3位有效数字(首位数为1或2时取3位有效数字;为3或3以上时取两位有效数字),然后再按标准差的小数位数决定均数的小数位数。如(4.5821±0.38824381)g应写成(4.58±0.39)g。报告的数据表格中,性质相同的数据应取同等的小数位数,缺零者应补齐,表格中的均数及标准差可以多写一位有效数字以便核算统计分析。

三、药理实验的样本数

药理实验中所观察的对象总称为“样本”,例数多于100例者为大样本.否则称为小样本。药理研究主要使用小样本,临床研究则主要使用大样本。样本要有良好的代表性,且不宜过小。一般质反应资料每组取20-100例,量反应资料每组取8~30例,大动物每组不宜少于6例。

四、假设检验

统计分析时,通常假设“甲乙二组样本均来自同一总体,二组样本实测值所出现的差别是抽样误差造成的”。这种假设称为“无效假设”,通过统计学计算可以估计出这种情况的样本来自同一总体的可能性有多大。如可能性小于1%(记为p<0.01),结论为“两组差别有非常显著意义”;如可能性小于5%(记为P<0.05),结论为“两组差别有显著意义”;如可能性大于5%(记为P>0.05),结论为“两组差别无显著意义”。

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